Kafka生产者消息异步发送并返回发送信息api编写教程

1.引入依赖(pox.xml文件)

<dependencies>

<dependency>

<groupId>org.apache.kafka</groupId>

<artifactId>kafka-clients</artifactId>

<version>3.6.2</version>

</dependency>

</dependencies>

2.创建java类

3.配置运行属性

//连接的服务器

properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"node1:9092,node2:9092");

//指定对应的key和value的序列化类型

properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,StringSerializer.class.getName()); properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,StringSerializer.class.getName());

//关联自定义分区器

//properties.put(ProducerConfig.PARTITIONER_CLASS_CONFIG,"com.ljr.kafka.producer.MyPartitioner");

4.创建生产者对象

键入new KafkaProducer<>(),光标置于括号内CTRL+P可以显示需要对象为properties;

键入new Properties().var 回车,键入new KafkaProducer<>(properties).var 回车,选择变量名

5.发送消息并返回发送结果

键入KafkaProducer.send(),提示需要对象ProducerRecord;键入topic名(order)和要发送的信息("0000"+i),new Callback()回车会弹出需要重写的抽象类,补全返回条件、需要返回的信息即可实现抽象类;

e == null 表示消息全部发送完毕;

6.关闭资源

KafkaProducer.close();

7.运行查看结果

运行:

可以看到有返回信息;

另开窗口查看发送结果

kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server node1:9092,node2:9092 --topic order

信息发送成功;

8.完整代码

java 复制代码
package com.ljr.kafka.producer;

import org.apache.kafka.clients.producer.*;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;

import java.util.Properties;

public class CustomProducerCallback {
    public static void main(String[] args) {

        Properties properties = new Properties();

        properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"node1:9092,node2:9092");
        properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
        properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,StringSerializer.class.getName());
/关联自定义分区器
//		properties.put(ProducerConfig.PARTITIONER_CLASS_CONFIG,"com.ljr.kafka.producer.MyPartitioner");

        KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new KafkaProducer<>(properties);

        for(int i =0; i < 3; i++){
            kafkaProducer.send(new ProducerRecord<>("customers", "LiSi" + i), new Callback() {
                @Override
                public void onCompletion(RecordMetadata recordMetadata, Exception e) {
                    if (e == null) {
                        System.out.println("topic:" + recordMetadata.topic() + " partition:" + recordMetadata.partition());
                    }
                }
            });
        }
        kafkaProducer.close();
    }
}
相关推荐
AC赳赳老秦1 小时前
风控岗应用:OpenClaw 采集公开司法与经营异常数据,自动生成企业风险评估报告
大数据·c语言·数据库·人工智能·python·php·openclaw
starzy19903 小时前
SparkSQL 数据源与底层架构深度剖析
大数据·分布式·架构·spark
Elastic 中国社区官方博客4 小时前
你的 AI agent 不需要你的 API 密钥:使用 OAuth 2.1 对 Elasticsearch MCP 服务器进行身份验证
大数据·运维·人工智能·elasticsearch·搜索引擎·全文检索
龙亘川7 小时前
综合执法一体化数字管控平台介绍
大数据·人工智能·安全·智慧城市
Json____7 小时前
五金制品行业-企业官网源码
java·大数据·数据库·企业站·wwwoop.com
黄焖鸡能干四碗8 小时前
信息安全保障方案(Word文件)
大数据·网络·人工智能·架构·区块链
大东(AIP内容运营专员)9 小时前
我用 OPC 模式运营一年多的AI产品
大数据·人工智能
互联网中的一颗神经元10 小时前
ZZ — Git 速查表
大数据·git·elasticsearch
roman_日积跬步-终至千里10 小时前
【Spark与SQL网关(1)】Spark 提交模式与 Spark Thrift Server:到底在“提交”什么
大数据·sql·spark